一、基础推荐机制变化
1. 用户行为权重提升：在扩展页面查看使用时长统计→累计超过5小时的插件优先展示
2. 评分系统优化：在扩展详情页点击评分图标→新增30天内活跃用户评分加权算法
3. 安装量阈值调整：在扩展商店搜索同类插件→月安装量低于10万的不再进入推荐池
二、算法更新方向
1. 机器学习模型升级：在地址栏输入`chrome://system/ml-model`→查看是否启用新版神经网络排序
2. 实时热度监测：在扩展页面刷新列表→每小时更新一次社交分享和搜索趋势数据
3. 跨设备关联分析：在设置页面登录账号→同步其他设备的使用偏好到推荐算法
三、特殊场景处理
1. 修复推荐偏差：进入无痕模式逐个禁用扩展→排查导致个性化推荐异常的插件
2. 强制更新配置：在设置页面选择“恢复默认设置”→清除所有自定义参数影响
3. 重置推荐缓存：在扩展管理页面按住Shift键点击刷新→重置所有历史行为数据
四、系统级调整策略
1. 网络请求优先级：在任务管理器将Chrome设置为高优先级→保障推荐数据加载速度
2. 关闭后台同步：通过任务管理器结束不必要的扩展进程→减少资源占用
3. 更新安全组件：在设备管理器中检查驱动版本→安装最新的安全防护程序